一种基于多变量经验模态分解融合的分类去除脑电伪迹方法及系统

本发明提出了一种基于多变量经验模态分解融合的分类去除脑电伪迹方法及系统，涉及脑电信号去噪的技术领域，首先获取多通道原始脑电信号，利用优化后的多变量经验模态分解算法对多通道原始脑电信号进行多变量经验模态分解，更加精确地分解得出多通道原始脑电信号的本征模态函数，提高了分解的效率并保留了多通道原始脑电信号的特征信息，然后基于多维干扰分类阈值对多通道原始脑电信号的本征模态函数进行分类，对不同干扰类型信号下的脑电信号的本征模态函数采用不同的去噪方法进行脑电伪迹去除，使得去噪更具有针对性，去噪效果更好，最后将已去除不同干扰类型信号的脑电信号的本征模态函数进行信号重构融合，得到已去除脑电伪迹的脑电信号，提升了对脑电信号进行分析的准确性和可靠性。